Видеоаналитика прочно утвердилась не только в системах безопасности, но и в смежных сферах контроля качества и технологических процессов, логистике, металлургии, деревообработке. Сегодня нет таких областей, где видеоаналитика не нужна, констатируют наши эксперты. Представители компаний "К2Тех", "АРМО-Системы", ЗАО НВП "Болид", "Делетрон", ООО "Тахион" и NeuroCore рассказывают, в каких сферах использование таких решений наиболее эффективно, какие модули видеоаналитики сегодня востребованы заказчиками, об использовании видеоаналитики в БПЛА и антидрон-системах и т.д.

Назовите 3 отрасли (в порядке убывания), в которых использование видеоаналитики наиболее эффективно.
Иван Кондратенков, К2Тех

Во-первых, промышленность – отрасль с широчайшим спектром областей для применения видеоаналитики, большим количеством данных, подлежащих оцифровке и автоматизации. Видеоаналитика обеспечивает комплексную безопасность на объектах промышленности: охрану периметра, контроль доступа людей и транспортных средств; охрану труда (контроль ношения средств индивидуальной защиты, нахождения персонала в определенных зонах, скорости движения, поведения и положений тела) – это важные факторы для снижения травматизма на производстве.

Во-вторых, ритейл: профилактика шоплифтинга наравне со сбором данных о составе посетителей и поведенческой аналитикой, определением покупательских предпочтений и эмоционального отклика. Отдельный фокус – автоматизация процессов в логистике и складской деятельности.

В-третьих – это скорее не отрасль, но обширная область применения видеоаналитики, – места массового скопления людей: крупные общественные, транспортные и спортивные объекты, образовательные учреждения. Здесь мы говорим именно о функциях обеспечения безопасности, к примеру таких, как распознавание лиц и транспортных средств, фиксация бесхозных предметов; определение групп людей и потасовок, нестандартного поведения, бега и праздношатания.

Евгений Лебедев, АРМО-Системы

Во-первых, отрасль безопасности в целом и безопасность производства в частности. Видеоаналитика как таковая "выросла" именно отсюда, от простого детектора движения далее развивалась в ответ на необходимость более точно определять тревожные события: оставленные предметы, пересечение виртуальных линий, вхождение в обозначенный регион и многие другие. Сегодня базовая аналитика уверенно распознает фигуру человека, атрибуты автомобиля (тип, цвет кузова и др.), а более продвинутые алгоритмы обучены распознавать лица людей, госномера транспортных средств, "забытые" или, наоборот, появившиеся в поле зрения видеокамеры предметы. На производстве использование видеоаналитики помогает решать две важнейшие разнородные задачи: мониторинг технологических процессов и контроль сотрудников, особенно в части выполнения ими установленных норм рабочего распорядка, наличия и применения средств индивидуальной защиты (СИЗ) и т.д.

Во-вторых, ритейл: в торговле возможности видеоаналитики были оценены по достоинству с самого начала, интеллектуальные алгоритмы активно внедрялись, и результаты их применения были, пожалуй, одними из наиболее впечатляющих. Аналитика используется как в работе с посетителями (их категорирование, подсчет, контроль очередей, построение тепловых карт для определения спроса и др.), так и с товарами (перемещение товаров, выявление краж, контроль наполнения полок и т.п.).

В-третьих, транспорт, дорожное движение и все, что с этим связано, включая парковочные решения. Здесь эффективно работает распознавание номеров и атрибутов автомобилей, сбор статистики по загруженности трасс, выявление нарушений правил дорожного движения (ПДД) и пр. Особенно стоит отметить эффективность работы аналитики в современных аппаратно-программных комплексах, где камера видимого и/или тепловизионного диапазона используется совместно с радаром.

Надежда Румянцева, НВП "Болид"

Безопасность и охрана правопорядка, несомненно, держат пальму первенства по эффективному использованию видеоаналитики, а требования к таким модулям прописаны в нормативных актах. Распознавание лиц в розыске, обеспечение безопасности на транспорте и в общественных местах, выявление нарушений ПДД стали неотъемлемой частью нашей жизни.

На втором месте будет розничная торговля с подсчетом посетителей, контролем очередей и оптимизацией выкладки товара.

Производство и контроль технологических процессов, где доступность нейросетевых видеоаналитических модулей сейчас позволяет как осуществлять контроль качества, так и контроль средств индивидуальной защиты и охраны труда.

Евгений Золотарев, Делетрон

Логистика.
Металлургия.
Деревообработка и… список можно продолжить далее.
Автоматизированные системы сортировки, сборки заказов, перемещения по складу просто не могут работать без систем видеоаналитики: сегодня товарооборот на распределительных центрах значительно вырос, а время доставки к покупателю существенно сократилось, так что человеку без автоматизации с применением видеоаналитики с этим просто не справиться.

Металлургические производства, производства изделий из металла традиционно несут большие затраты на потере качества продукции, изменении в размерах заготовок изделий и других отклонениях. Небольшие поправки в данных процессах при использовании видеоаналитики на очень больших объемах выпускаемой продукции дают существенный экономический эффект.

Деревообработка за последние десятилетия активно стала использовать новейшие системы видеоаналитики для контроля сквозных процессов, от контроля лесных массивов, оценки качества сырья до выпуска готовой продукции.

Роман Петров, Тахион

Оборона, в частности системы ПВО, охрана объектов, медицина (диагностика), городской транспорт. Начнем с обороны. В условиях современной войны необходимо быстрое принятие решений об отражении атак и ударах по выявленным целям. Если раньше было время на доклады об обстановке, то сейчас оперативное управление требует быстрых и коротких команд и сообщений. Львиная доля функционирования военного оборудования переносится на автоматизированные комплексы управления.

Появление гиперзвука и спутниковых группировок разведки резко сокращает время нанесения ударов и, соответственно, реакции на их отражение. Поэтому автоматизированные комплексы, как ударные, так и оборонные, должны полуавтоматически идентифицировать цели и угрозы, далее производить выстрел или перехват соответствующим типом боеприпасов.

Медицина (диагностика). В этой области широко ведутся работы по использованию искусственного интеллекта (ИИ) для обнаружения признаков того или иного заболевания по компьютерным снимкам. В связи с глобальным обменом медицинской информацией по сети возникает возможность обучения нейросетей профессиональными медиками для дальнейшего использования нейромодулей в постановке диагнозов.

При этом врач должен параллельно проверять решение интеллектуального модуля и корректировать его обучение.

Городской транспорт. В ряде городов широко применяются системы видеонаблюдения с интеллектуальными модулями. Классическое распознавание номеров для штрафования нарушителей давно используется в камерах контроля скорости. Помимо этого, существуют системы контроля проезда по полосам, запретов остановки и стоянки, проездов по сигналам светофора и других пунктов ПДД. Во всех случаях используется специализированное программное обеспечение (ПО) с интеллектуальными модулями обработки видеопотока в реальном времени.

Игнат Ушев, NeuroCore

Безопасность, логистика, ритейл.

В безопасности в нынешнем мире уже сложно положиться только на человеческую бдительность и скорость реакции. Наступила эпоха дипфейков, спуфинговых атак и реалистичных 3D-аватаров. Поэтому ИИ-помощники в таких ситуациях на сотнях, а то и тысячах камер – необходимость, которая позволяет повышать уровень безопасности и сокращать риск возникновения летальных исходов, повышает защищенность тысячей жизней и объектов критической инфраструктуры.

Внедрение технологий компьютерного зрения в логистике помогает значительно сокращать убытки при работе с большим количеством низкоквалифицированного персонала, контроль за которым сложен ввиду большого числа распределенных объектов, а мотивация сотрудников на таких предприятиях невысока.

В ритейле видеоаналитика помогает улучшать качество сервиса тысячам покупателей изо дня в день, контролируя загрузку кассовых зон, определяя постоянных клиентов в лицо, повышая их лояльность, а также позволяет сокращать убытки на кассах самообслуживания.

Есть ли в системах безопасности области, где видеоаналитика не нужна?
Иван Кондратенков, К2Тех

Говорить о неактуальности видеоаналитики для определенных областей преждевременно. С развитием технологий искусственного интеллекта видеоаналитика становится универсальным инструментом, мы видим все больше направлений применения видеоаналитики благодаря кастомизации машинного обучения.

Не существует двух идентичных баз данных, равно как и двух шаблонных примеров применения компьютерного зрения. Речь именно о том, что каждый отдельный проект внедрения подобных технологий уникален и выполняется в соответствии с конкретными потребностями заказчика. Главный критерий – оптимальность решений, а не их избыточность.

Евгений Лебедев, АРМО-Системы

Видеоаналитика не нужна определенно только там, где не используется видеонаблюдение. Есть видео – значит, аналитика нужна, так как это инструмент автоматизации процесса видеомониторинга, обеспечивающий повышение результативности при одновременном облегчении труда человека. В то же время человеческий фактор вызывает больше всего вопросов и провоцирует дискуссии. С одной стороны, видеоаналитика нивелирует негативные последствия действий или бездействия оператора (замыслил что-то или попросту "прозевал"). С другой – любая видеоаналитика имеет погрешность, то есть ее использование не гарантирует 100%-ный результат. Получается, что в тех прецизионных сферах, где ошибка должна быть сведена к нулю, не стоит полагаться исключительно на автоматическую работу аналитики. В автоматическом режиме, не контролируемом оператором, даже небольшие сбои могут привести к более критическим последствиям. В любом случае аналитика может и должна использоваться как вспомогательный инструмент для фильтрации событий и, главное, раннего определения признаков нештатной ситуации.

Надежда Румянцева, НВП "Болид"

Если рассматривать системы безопасности по компонентам (например, контроль периметра, охранные сигнализации, системы оповещения о пожаре), в отдельности они эффективны без видеоаналитики, и в целом для исключения ложных сработок достаточно обычной видеоверификации события. Да, видеоаналитика может повысить эффективность и функциональность интегрированной системы в целом, но основной вопрос всегда будет в экономической целесообразности построения таких систем.

Евгений Золотарев, Делетрон

Пожалуй, на этот вопрос сегодня можно смело ответить: не осталось таких областей. Видеоаналитика на сегодня стала и основным средством в системах безопасности и вспомогательным в смежных сферах.

Роман Петров, Тахион

Охранная сигнализация, системы пожаротушения и часть других. В этих областях не требуется адаптивная оценка, а есть жесткие алгоритмы реагирования. Эти алгоритмы прописаны в нормативных документах по созданию данных разделов.

Игнат Ушев, NeuroCore

Кажется, что речь не столько про области, сколько про масштабы объекта внедрения и требуемого уровня этой безопасности. Ведь если речь идет об обеспечении безопасности какого-то СНТ или дачного поселка, то часто видеоаналитика может быть избыточна и те происшествия, которые могут случиться на таких объектах, не совпадают с ожиданиями собственников дачных участков, поэтому часто на таких объектах все еще можно встретить сторожа или ворота, которые открываются по звонку на определенный номер телефона. Но если речь идет про более современные круглогодичные дома, коттеджные поселки, то тут уже речь о видеоаналитике оправданна, так как убытки от воровства в таких объектах могут быть сильно выше стоимости внедрения, и поэтому уже такие технологии работают на благо собственников.

Какие программные модули видеоаналитики сегодня наиболее востребованы? Чем это подтверждается?
Иван Кондратенков, К2Тех

Абсолютный лидер – распознавание лиц, объектов, их свойств и признаков. Уже сейчас мы можем судить о повсеместном спросе и внедрении подобных решений: систем контроля и управления доступом на транспортных объектах, оплаты "по лицу" в торговых сетях, муниципальных систем распознавания лиц и номеров автомобилей. Простейший пример – разблокировка экранов мобильных устройств. В перспективе – детальное распознавание любых объектов, попавших в объектив видеокамеры. Уже сегодня внедряются системы, способные определить элементы одежды, предметы в руках человека, эмоции и направление взгляда.

В пределах ближайшего десятилетия мы получим универсальную технологию, готовую стать основой рынка физической безопасности.

Евгений Лебедев, АРМО-Системы

Самые, пожалуй, распространенные и универсальные модули видеоаналитики – а это обнаружение фигуры человека, автомобиля и фиксация их действий (пересечение линий, нарушение регионов, подсчет людей и транспортных средств) – уже находятся на борту большинства камер видеонаблюдения. Встраивать в камеры редко используемые модули аналитики не имеет смысла. Вместе с тем востребованность конкретной видеоаналитики напрямую зависит от целей ее использования, к примеру:

безопасность производства помогают обеспечить модули контроля наличия/ношения СИЗ, касок, перчаток, спецодежды, использования страховочных приспособлений в ходе высотных работ и др.;
в ритейле особо востребованы подсчет посетителей и определение горячих зон;
в сфере транспорта – мониторинг заторов, направления движения, скопления транспортных средств, их подсчет и др.;
для обеспечения общественного порядка полезна аналитика, способная определять нестандартное (отклоняющееся) поведение, праздношатание, вход/выход в/из зоны;
эффективность охраны объектов с пропускной системой может повысить применение аналитики "свой/чужой" в зоне, в том числе в связке с биометрической системой распознавания лиц, когда сигнал тревоги передается автоматически при обнаружении посторонних, несанкционированно находящихся на объекте.
Надежда Румянцева, НВП "Болид"

Распознавание автомобильных номеров как способ предоставления доступа на территории, организации парковок и контроля ПДД. Данный модуль понятен заказчикам любого уровня и практически любого объекта, начиная от частного домовладения и заканчивая оборонно-промышленным комплексом. Желание автоматизировать рутинные процессы и исключить человеческий фактор за счет простого и понятного видеоаналитического модуля вполне естественно.

Отмечу также модули для ритейла: подсчет посетителей, мониторинг очередей, анализ наполненности полок – они пользуются высоким спросом и во многих сетях стали фактически корпоративным стандартом при организации нового маркета.

Евгений Золотарев, Делетрон

Практически все прежние наработки популярны и востребованы, сейчас можно говорить об их дальнейшей модернизации за счет искусственного интеллекта. Обратите внимание, как обрастают дополнительными возможностями "старые фишки", например возьмите древний механизм пересечения линий в системах видеонаблюдения, а теперь давайте посмотрим, что стало с ним сейчас: видеоаналитические модули контроля, распознавания, подсчета, трекинга категорированных групп объектов в реальном времени при определенных событиях перемещения через ту же линию… Самый простой пример – дорожная видеоаналитика разметки.

Роман Петров, Тахион

Обнаружение людей, распознавание лиц и номеров автомобиля.
Эти модули крайне необходимы в системах видеонаблюдения, так как позволяют быстро искать соответствующие события, в разы экономят время оператора. Востребованность данных модулей подтверждается их распространением в камерах и видеорегистраторах, ранее эти модули могли лишь устанавливаться на сервера.

Игнат Ушев, NeuroCore

Одним из наиболее популярных стандартных модулей, по статистике за этот год, являются системы распознавания автомобильных номеров в связке с распознаванием спецтехники. Это объясняется наличием определенного законодательства по организации беспрепятственного проезда при наличии ограждений для проезда на придомовую территорию. Ввиду роста числа новых объектов недвижимости также сильно увеличивается спрос на внедрение современных систем видеоаналитики по причине высокого уровня удобства.
К нам также часто обращаются за уникальными модулями видеоаналитики, которые помогают закрывать конкретные нужды бизнеса: выявление дефектов различной продукции, автоматизация отчетных мероприятий, а также контроль техники безопасности на производстве.

Какие модули видеоаналитики могут применяться совместно с камерами БПЛА? Могут ли эти модули обеспечить полностью автономную работу беспилотников без связи с оператором?
Евгений Лебедев, АРМО-Системы

Видеоаналитика расширяет возможности беспилотников, в том числе общегражданского назначения. Интеллектуальные модули уже стоят на беспилотных летательных аппаратах (БПЛА), и могут использоваться потенциально любые алгоритмы. В большой степени это зависит от размера, массы и грузоподъемности самого аппарата, поскольку для работы аналитики требуется задействовать значительные серверные вычислительные мощности, энергетические ресурсы, организовать резервирование и др.

Задачи, решаемые с помощью аналитики, самые разные, например съемка местности и определение ориентиров для возвращения "домой" в условиях потери сигнала управления или подмены координат; обнаружение предмета, в частности по критерию цвета; для поисково-спасательных применений и др. Для полноценной работы аналитики нужен качественный видеопоток, тот самый хороший кадр, снимок, который непросто получить в условиях динамичного движения, непредсказуемой погоды, освещенности и помех. Если аналитика будет реализована на стороне оператора, потребуется высокая мощность передатчика, да и сам видеосигнал может быть обнаружен и подавлен. Если же автономная система, принимающая решения, будет на борту, здесь есть опасность критических ошибок. На данном этапе, думается, видеоаналитику стоит рассматривать как один из источников информации об обстановке. Это инструмент, рассчитанный на верификацию и оценку событий человеком и помогающий человеку принимать решения.

Надежда Румянцева, НВП "Болид"

Распознавание объектов, обнаружение дыма, анализ поведения – все зависит от цели и задач, выполняемых БПЛА. Модули видеоаналитики могут помочь реализовать некоторые сценарии автономной работы, но полностью заменить оператора они не способны. Модули видеоаналитики не всегда могут точно определить ситуацию, поэтому оператор должен контролировать процесс и при необходимости вмешиваться в него.

Евгений Золотарев, Делетрон

Не только могут использоваться, а уже пару лет как активно внедрены. Сейчас есть возможности размещать на борту БПЛА средства видеоаналитики с ИИ, спектр возможностей которых и не перечислить. Распознавание моделей военной и гражданской техники, ориентация по загруженным картографическим подложкам местности, распознавание человека, трекинг цели и многое другое. Можно однозначно говорить и о возможности автономных беспилотников без связи с оператором.

Роман Петров, Тахион

Мы знаем, что применение искусственного интеллекта в БПЛА уже реальность сегодняшнего дня. И об этом говорится в открытых источниках. Наши ударные БПЛА умеют при помощи модулей аналитики обнаруживать заложенные в них изображения целей на земле, производить их классификацию и отличать танк от автомобиля. Таким образом, по теории видеонаблюдения мы можем назвать применяемые модули модулями обнаружения похожих предметов.

В разведывательных и наблюдательных БПЛА может найти применение и, возможно, используется модуль оставленных предметов. Все помнят, что данный модуль поднимает тревогу и выделяет предмет, которого ранее не было на плане объекта. Применительно к БПЛА это обнаружение появления на местности новых военных объектов противника: колонн бронетехники, огневых точек под маскировкой, блиндажей, окопов. Таким образом, дрон самостоятельно может обнаружить наличие признаков врага и передать тревогу на пост оператора, занятого другим вопросом. Конечно, самостоятельно дрон не идентифицирует обнаруженное чуждое вкрапление в панораме театра военных действий.

Исходя из описанного ранее, модули видеоаналитики могут позволить дрону самостоятельно принять решение о сбросе боеприпаса на технику врага при ее полной идентификации. Особенно актуальна такая автономность при атаке роем ударных БПЛА, когда количество дронов, целей и скорости не позволяют оператору принимать все решения лично.

Игнат Ушев, NeuroCore

Достаточно активно сейчас данные модули применяются в военной тематике для различных нужд автонаведения на движение людей. В то же время активные внедрения сейчас происходят и в нефтегазовой отрасли для пресечения различных диверсий на территории прохождения трубопровода. Отметим также пресечение пожаров: когда на складах или на территориях лесных массивов начинаются возгорания, видеоаналитика используется для раннего их предупреждения и минимизации летальных последствий.
Есть технологии, которые позволяют работать и без оператора, но это только начинает тестироваться и постепенно внедряться на случай потери связи с оператором.

Какие модули видеоаналитики могут быть использованы для борьбы с атаками БПЛА?
Евгений Лебедев, АРМО-Системы

Защитные системы – программно-аппаратные комплексы (ПАК) решают как минимум три основные задачи: раннее обнаружение беспилотных летательных аппаратов, точная идентификация цели и своевременное реагирование на угрозы. Наведение камер происходит по информации от различных сенсоров – радиочастотных детекторов/пеленгаторов и радиолокационных систем (РЛС). Система получает сигналы от сенсоров разных типов, при этом ее качество зависит от скорости и точности обработки полученных данных. Создатели ПАК используют собственные разработки на основе искусственного интеллекта и обучаемых нейросетей для получения объективной картины происходящего в реальном времени. Видеоаналитика применяется для выделения из потока объекта, похожего на дрон, различения БПЛА и безвредных наземных и воздушных целей (птица не отличается от дрона в режиме радиомолчания); фиксации цели, классификации (например, библиотека дронов, создаваемая разработчиками ПО, помогает определить, в частности, маркировку и даже тип нагрузки), отслеживания перемещений цели, приоритизации угроз по степени их опасности и т.д.

Использование видеоаналитики важно как с точки зрения верификации угрозы (и здесь помогает, в частности, определение типа дрона), так и с точки зрения сбора доказательной базы. Безусловно, работу аналитики усложняют значительная дистанция, с которой работает видео (а это порядка 800 м), неблагоприятные метеоусловия – дождь, туман, снег, а также ложные срабатывания, вызванные появлением в кадре "нерелевантных" объектов (подвешенный фонарь, груз на стройке и т.п.).

Минимизировать помехи помогает использование биспектральных комплексов с видеоаналитикой на базе поворотного тепловизора и камеры визуального сопровождения цели. Такая система своевременно и качественно выполнит проверку тревожного сигнала, позволит идентифицировать цель и принять защитные меры.

Надежда Румянцева, НВП "Болид"

Без взаимодействия с комплексом РЛС говорить об эффективности видеоаналитики против БПЛА сложно, но при работе с комплексом эффективность показывают модули обнаружения и отслеживания БПЛА, анализа траектории полета, распознавания типа БПЛА. Работая в комплексе с РЛС, видеоаналитика помогает определить степень угрозы и выбрать оптимальный способ реагирования.

Евгений Золотарев, Делетрон

К сожалению, эффективность видеоаналитики в борьбе с БПЛА существенно ограничена физическими процессами, такими как малый размер БПЛА на больших расстояниях и высоких скоростях для распознавания и сопровождения цели средствами видеоаналитики. Поэтому дальность средств небольшая, а это главная на сегодня проблема: малая дистанция обнаружения и сопровождения приводит к очень низкой эффективности.

Роман Петров, Тахион

Варианты борьбы с БПЛА – это еще один важнейший вопрос. Его актуальность резко выросла в последнее время. Человек не может противостоять атакам дронов, необходимы технические решения и специальные комплексы.
В этой теме важным становится идентификация воздушных объектов.
Необходимо знать, что летит – птица, самолет, БПЛА или крылатая ракета.

А далее объявляется тревога, что важно, и принимаются меры к уклонению от удара (подъем самолетов с аэродромов, уход в укрытия). Теперь можно переходить к технической стороне вопроса. Обнаружение БПЛА – новая задача ПВО. И она успешно с этим справляется. Однако с БПЛА возникают проблемы, которых не было ранее с классическими крылатыми ракетами и самолетами. Особенно много различий при борьбе с FPV-дронами, непосредственно управляемыми оператором. Дрон FPV работает на ближних дистанциях и поэтому непредсказуем. В этом случае неплохо помимо средств радиоэлектронной борьбы (РЭБ) и РЛС иметь оптическую систему обнаружения БПЛА. Безусловно, такие системы есть, и мы встречали их на выставках.

В принципе, для обработки картинки вполне можно применить модули распознавания похожих (на дроны) предметов. Таким образом, в качестве датчика информации о пролете контрольной границы или линии возможно использовать камеры высокого разрешения, желательно аналоговые, установленные вдоль линии, с подключенными на сервере модулями распознавания похожих предметов. Такая система может работать автономно и передавать далее по устойчивому к РЭБ каналу связи (оптике) телеметрию об обнаружении БПЛА, а параллельно и тревожное видео на пост дежурного оператора, на так называемый тревожный монитор. Конечно, в данном случае мы рассматриваем эти вопросы чисто академически, без конкретной привязки к реальным образцам техники.

Игнат Ушев, NeuroCore

Понятно, что сейчас это насущный вопрос нашей безопасности. Одной из таких технологий в видеоаналитике может являться в целом детекция и классификация летальных аппаратов в небе для различения самолетов и БПЛА и их локализации. Такие технологии за счет дальности срабатываний помогут выявлять подобные атаки, но в связке с видеоаналитикой потребуются и активные средства защиты именно для вывода из строя подобных БПЛА.